自定义单因素方差分析

最新推荐文章于 2022-01-19 08:17:14 发布

不才~

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分类专栏：统计学文章标签： python

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本文介绍了如何使用Python进行自定义单因素方差分析，通过总平方和的分解公式及F检验统计量进行详细阐述，并提供了实例测试及其结果。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

定义总平方和分解公式：
在这里插入图片描述

利用检验统计量F定义检验方法：

'''实现单因素方差分析'''
# 导入相关包
import pandas as pd
import numpy as np
import math
import scipy
from scipy import stats 
 
# 自定义函数
 
def SST(Y):
    sst = sum(np.power(Y - np.mean(Y), 2))
    return sst
 
def SSA(data, x_name, y_name):
    total_avg = np.mean(data[y_name])
    df = data.groupby([x_name]).agg(['mean', 'count'])
    df = df[y_name]
    ssa = sum(df["count"]*(np.power(df["mean"] - total_avg, 2)))
    return ssa
 
def SSE(data, x_name, y_name):
    df = data.groupby([x_name]).agg(['mean'])
    df = df[y_name]
    #dict_ = dict(df["mean"]) 用dict函数报错
    dict_=df["mean"].to_dict()
    data_ = data[[x_name, y_name]]
    data_["add_mean"] = data_[x_name].map(lambda x: dict_[x])
    sse = sum(np.power(data_[y_name] - data_["add_mean"], 2))
    return sse
 
def one_way_anova(data, x_name, y_name, alpha=0.05):
    n = len(data)                     # 总观测值数
    k = len(data[x_name].unique())    # 变量水平个数
    
    sst = SST(data[y_name])           # 总平方和
    ssa = SSA(data, x_name, y_name)   # 组间平方和
    sse = SSE(data, x_name, y_name)   # 组内平方和
    
    msa = ssa / (k-1)  # 组间均方 或 组间方差
    mse = sse / (n-k)  # 组内均方 或 组内方差
    F = msa / mse      # 检验统计量F
    pf = scipy.stats.f.sf(F, k-1, n-k)  
    Fa = scipy.stats.f.isf(alpha, dfn=k-1, dfd=n-k)   # F临界值
    
    r_square = ssa / sst  # 自变量与因变量的关系强度表示
    
    table = pd.DataFrame({'差异源':['组间', '组内', '总和'],
                          '平方和SS':[ssa, sse, sst],
                          '自由度df':[k-1, n-k, n-1],
                          '均方MS':[msa, mse, '_'],
                          'F值':[F, '_', '_'],
                          'P值':[pf, '_', '_'],
                          'F临界值':[Fa, '_', '_'],
                          'R^2':[r_square, '_', '_']})
    
    return table

实例测试结果：

d1=pd.read_excel(r'C:/Users/LHL/Desktop/方差分析.xlsx')
one_way_anova(d1, 'X', 'Y', alpha=0.05)

在这里插入图片描述